人物一致性

已于 2024-10-08 10:08:45 修改
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分类专栏： 深度学习宝典 文章标签： 算法 计算机视觉
于 2024-09-22 12:40:52 首次发布
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人物一致性

示例代码：

汇总的Awesome-Controllable-Diffusion

人物一致性

开源代码：

https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter

依赖项：

diffusers

pip install diffusers

报错：

  File "F:\project\aigc\IP-Adapter-main\ip_adapter\ip_adapter.py", line 6, in <module>
    from diffusers.pipelines.controlnet import MultiControlNetModel
ImportError: cannot import name 'MultiControlNetModel' from 'diffusers.pipelines.controlnet' (D:\ProgramData\miniconda3\envs\py311\Lib\site-packages\diffusers\pipelines\controlnet\__init__.py)
 

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Consistory 无需训练的高效人物一致性生成方法
qq_62075214的博客
10-17 1005
目前的文本生成图像模型在不同提示下始终如一地呈现相同主题存在挑战。现有方法通过微调模型或向模型添加图像条件，但这些方法耗时较久甚至需要大规模的预训练。此外，它们在生成的图像与文本提示对齐方面存在困难，添加图像条件之后往往会使得模型生成结果与提示词相差较大，并且难以表现多个主题。Consistory有效的解决了这些问题，其无需训练，推理速度快，且生图效果非常好，在多主题一致性中也有不俗的表现。
Midjourney如何实现多人物一致性（简易版）
ice829的博客
06-29 4716
作为ai绘本制作者，使用Midjourney绘图时如何保持人物一致性就是一个困扰我许久的难点。经过反复尝试，或许有一些小办法可以减轻这个问题对作品效果带来的影响。
免费的AI工具，轻松搞定图片人物一致性！
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08-18 1819
众所周知AI图片人物一致性一直是一个比较头疼的问题。 有时候用AI图来制作长视频时，必须尽可能保持人物形象的一致性，否则可能会让观众感到跳脱，影响观感体验。
【ComfyUI工作流】人物一致性工作流！
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08-29 1335
本期分享一个人物一致性控制工作流，主要思路是通过固定随机数种子，定制潜空间噪声图案，提示词表情控制来实现任务一致性的控制，下面将进行工作流的讲解。***宏观工作流预览从宏观层面看，工作流主要有四部分组成，分别是提示词控制区域，主干道区域，潜空间控制区域和最终的图像预览区域。
【ComfyUI工作流】人物一致性工作流
ice829的博客
11-12 1875
"在数字艺术创作中，保持人物形象的连贯性与一致性至关重要。本指南将详细介绍ComfyUI的人物一致性工作流程，助您在创作过程中轻松实现角色形象的统一，提升作品的专业度和艺术效果，开启高效且一致的数字艺术之旅。"
Stable Diffusion绘画 | 如何做到不同动作表情，人物角色保持一致性！AI绘画SD人物一致性教程
A1353192296的博客
10-06 1819
由于 SD 具有强大的可控性，在固定人物角色方面，SD 是远超 MJ 的，其中最好用，也是最优先的方法就是训练一个自己专属的角色模型，例如之前使用秋叶训练器得到的 LoRA模型。另外，如果不想自己训练模型的话，可以到网上下载别人已经训练好的专门角色 LoRA：
AI绘画重大更新通知：MJ图生图控制人物一致性功能上线！半年来重大更新！（含教程）
HJS123456780的博客
01-10 1081
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
【FLUX教程】AI 绘图的人物一致性问题有解了！最新的 Flux AI 生图太强了
A2421417624的博客
02-13 1065
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[ComfyUI]OmniGen：全新图像一致性生成模型，人物一致性解决新方案！
2401_85725028的博客
11-04 1399
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。可以把整个人物或者是物体迁移到新的生成图像中，以人物为例，不仅仅是简单的换脸，可以把整个人物在保持一致性的情况下融入新的场景中，并且根据文本描述对图像中的人物进行编辑。希望后续可以有更好的版本出现。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
基于Pulid-Flux一致性换脸工作流
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其核心特点在于能够确保在换脸的过程中，人物的面部表情和语音同步达到高度自然的一致性。工作流的实现依赖于多个阶段的精细处理，包括人脸检测、特征提取、表情同步、图像融合等。 在人脸检测阶段，使用先进的算法...
Stable Diffusion—Reference组件不炼丹也能一张图保持人物一致性
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【LeetCode 热题100】 45. 跳跃游戏 II 的算法思路及python代码
pljnb的博客
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给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引 i 向后跳转的最大长度。换句话说，如果你在nums[i]处，你可以跳转到任意返回到达的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达。
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算法 ｜ 神教优化算法(Divine Religions Algorithm, DRA)原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
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神教优化算法；元启发式算法；宗教行为模拟；群体智能；MATLAB实现。
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排序是数据结构中的一个重要概念，它是指将一组数据元素按照特定的顺序进行排列的过程，
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带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是物流配送领域的关键挑战。本文提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的求解方法，通过模拟灰狼群体狩猎行为，结合动态参数调整策略，优化车辆路径的总行驶距离与时间窗约束满足率。实验结果表明，GWO算法在求解VRPTW时，相较于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），具有更快的收敛速度和更优的路径成本。
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前序遍历、中序遍历和后序遍历是二叉树的三种常见遍历方式，它们的定义和特点如下：这三种遍历方式都是基于递归的思想实现的，在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的遍历方式来处理二叉树相关的问题。同时，也可以通过栈或其他数据结构将递归遍历转换为非递归的形式进行实现。 二叉搜索树 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST） ，也叫二叉查找树、二叉排序树 ，它要么是空树，要么是满足以下性质的二叉树：对二叉搜索树进行中序遍历（左子树 - 根节点 - 右子树 ），会得到一个递增的有序序列 。这种结构在数据
comfyui人物一致性
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### ComfyUI 中实现人物一致性的方法 在图像生成领域，特别是在使用像 Stable Diffusion 这样的模型时，保持人物的一致性是一个挑战。对于 ComfyUI 而言，通过特定的工作流配置和技巧可以有效提升生成图片中的人物一致性。 #### 使用 ControlNet 插件 ControlNet 是一个强大的工具，在 ComfyUI 的工作流中可以通过加载预训练的 ControlNet 模型来指导扩散过程，从而增强对输入提示词的理解能力，并有助于维持对象特征的一致性[^1]。例如，当处理涉及人的图像时，可以选择专门针对人体姿态估计或面部识别优化过的 ControlNet 版本。 ```python from comfyui import load_controlnet_model, apply_to_image control_net = load_controlnet_model('human_pose') # 加载用于人体姿势的人体控制网络模型 processed_image = apply_to_image(input_image, control_net) # 应用到待编辑的原始图上 ``` #### 利用 LoRA 和 Embeddings 技术 LoRA (Low-Rank Adaptation) 可以让模型学习更细粒度的任务适应；而 embeddings 则允许自定义向量表示某些特定的概念或实体。两者结合起来可以在不改变原有大模型结构的情况下微调其行为模式，进而改善目标物体（比如某个人物形象）在整个序列中的稳定性和连贯性[^2]。 ```bash # 安装必要的依赖库 pip install lora-transformers sentence-transformers # 下载并设置好相应的权重文件路径后... model_with_lora = add_lora_weights(base_stable_diffusion_model, path_to_lora_weights) custom_embedding = create_custom_embedding(character_name_or_description) generated_images = generate_sequence(model_with_lora, custom_embedding) ``` #### 设定严格的 Prompt 参数范围 精确设定 prompt 文字描述的同时也需注意合理限定其他参数选项，如种子数、步长等随机因素的影响程度。这能减少因这些变量带来的不确定性变化，使得每次迭代的结果更加接近预期效果[^3]。 ```json { "prompt": "a portrait of a young woman with long black hair", "seed": fixed_seed_value, "steps": optimal_number_of_steps_for_consistency } ```
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